晴雨(雪) 和气温预报评分方法的初步研究

利用全国逐日天气预报产品和对应实况数据, 分析了目前普遍使用的晴雨(雪) 和气温预报评分方法存在的问题, 并进行了改进尝试和研究。结果表明:由于没有考虑降水概率的影响, 在降水概率全国差异较大的多数月份, 晴雨(雪) 预报正确率与单站无降水频率表现为正相关, 具有无降水频率越大评分越高的趋势; 采用绝对标准值(1 ℃或2 ℃) 作为阈值进行气温预报准确率评分, 评分结果与气温日际变化呈明显负相关, 气温日际变化偏小则评分值偏高的趋势比较明显。该文提出的晴雨(雪) 和气温预报改进评分方法能有效减少降水概率和气温日际变化对晴雨(雪) 和气温预报评分的影响, 提高不同气候背景地区天气预报评分结果的可比性, 在天气预报质量检验和评估业务中具有一定的应用和推广价值。     

临沂中尺度数值预报系统及应用

介绍了临沂中尺度数值预报系统及预报产品的释用和模式系统应用雷达资料情况,并对2005年6~10月的业务运行结果进行了检验,对小雨和中雨预报效果较好,TS评分较高,对夜间温度预报平均值绝对误差在1.52~2.52℃之间,平均均方根误差在2.01~2.93℃之间。该系统降水预报质量较高,气温预报误差小,准确率高,对定时、定点、定量的精细化预报具有较高的参考价值。应用自主开发的SDAF软件包,对系统的预报产品进行释用,研制了暴雨、空气质量、极端气温、干热风等预报方法。将多普勒雷达回波强度加入模式,改变模式水汽场,明显改进了预报。对径向速度反演降水系统内部风场进入中尺度模式进行了初步试验,得出了一些有益结论。     

华南区域高分辨率数值模式前汛期预报初步评估

基于华南地区自动站逐小时观测资料, 采用传统站点评分、邻域法等评估华南区域高分辨率数值模式(包括GRAPES_GZ_R 1 km模式和GRAPES_GZ 3 km模式)对降水、地面温度和风场等要素的预报能力。结果表明: GRAPES_GZ_R 1 km模式的降水预报技巧优于GRAPES_GZ 3 km模式, 模式预报以正偏差为主。对于不同起报时间的预报, 00时(世界时, 下同)起报的预报效果优于12时。GRAPES_GZ_R 1 km模式的TS评分是GRAPES_GZ 3 km模式的两倍以上, 对不同降水阈值的评分均较高。分数技巧评分(FSS)显示GRAPES_GZ_R 1 km模式6 h累计降水预报在0.1 mm、1 mm及5 mm以上的降水均可达到最低预报技巧尺度, 对所检验降水对象的空间位置把握能力更好。2 m气温和10 m风速检验结果表明两个模式均能较好把握广东省温度的分布特征, GRAPES_GZ_R 1 km模式对2 m气温预报结果优于GRAPES_GZ 3 km模式, 预报绝对误差更小; 两个模式对风速的预报整体偏强, 预报偏差在1~4 m/s之间, 但相比之下GRAPES_GZ 3 km模式在风场预报上表现更好。GRAPES_GZ_R 1 km模式的2 m气温和10 m风速预报偏差随降水过程存在明显波动, 强降水过后温度预报整体偏低, 风速预报偏强, 在模式产品订正、使用等需要考虑模式对主要天气系统的预报情况。总的来说, GRAPES_GZ_R 1 km模式的预报产品具有较好的参考价值。      

青海省月降水、气温的动力模式解释应用及其效果检验

利用月动力延伸预报500hPa高度场资料、青海省36站实况降水、气温等资料,研究对不同月份及不同季节降水分别有重大影响的大尺度预测因子。并选取稳定高相关、物理意义明确、彼此间独立的影响因子,通过多次试验选择适合的统计降尺度方法,建立青海省月降水、气温的动力降尺度解释应用预测模型。按国家气候中心业务评分标准,用独立样本对模型预测效果进行检验,通过与近6年实际预报评分比较,模式降尺度应用后预测评分大部分超过业务评分,其中降水预测评分最高达84％,最低为67％。月平均气温降尺度解释应用评分最高达84％,最低也达到67％,平均评分虽不及业务评分高,仍是比较客观的预报方法,在短期气候预测中有实用价值。     

DOGRAFS逐小时气温和降水预报的释用

采用2016—2018年DOGRAFS(沙漠绿洲戈壁区域分析预报系统)的气温、降水逐小时预报资料,在检验的基础上开展释用方法研究,并用2019年资料进行试验测试,结果表明:DOGRAFS气温预报,08时起报的准确率要高于20时起报的;北疆好于南疆,准确率为50%,平均绝对误差为2.5℃,采用最高、最低气温建模方案,预报准确率提高到64%,平均绝对误差为1.9℃,预报的离散度降低。DOGRAFS降水预报,08时起报的T_S评分略高,20时起报的晴雨准确率略高,南疆好于北疆;晴雨预报准确率可达95%,但降水T_S评分仅有20%,空报率超过50%;采用消空订正方案,晴雨预报准确率提高1%,T_S评分提高2%,空报率大大降低,但漏报率较大。释用方案对模式气温预报有较好的提升效果,降水预报仍有较大的改进空间。     

一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅱ:暴雨检验评分模型及评估试验

针对当前暴雨预报检验采用二分类事件检验方法存在较严重的“空报”“漏报”双重惩罚,没有考虑暴雨时空分布不均和预报评分可比性不够等问题,在分析预报员对暴雨预报评分期望值基础上,设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验评分新方法和计算模型,分析了理想评分,并对2015-2016年4-10月中国中央气象台5 km×5 km定量降水格点预报和降水落区等级暴雨预报进行评分试验,获得了以下结果和结论:（1）预报员对暴雨预报评分期望值呈现梯级下降特征,与传统的TS评分存在显著差异;（2）设计了一种基于可预报性的暴雨预报检验新方法,通过引入e指数函数构建暴雨预报评分基函数,进而构建暴雨评分模型,该模型可以较好地拟合预报员对暴雨预报评分的期望值,同时改善了评分在不同量级阈值处的断崖式突变情况;（3）提出了预报与观测的邻域匹配方法,即一个预报点与所定义邻域中的一组观测相匹配,并利用距离加权最大值法确定暴雨评分值权重系数,预报与观测距离越近,距离权重系数越大,评分值权重越大,提高了评分的合理性,避免了距离较远的匹配站点得高分不利于鼓励预报员提高预报精度的问题;（4）对中国中央气象台逐日5 km×5 km水平分辨率的定量降水格点预报产品和中央气象台定量降水落区等级预报产品进行了评分试验,暴雨预报准确率全国平均值大于60分。基于可预报性的暴雨预报检验新评分与传统暴雨预报TS评分逐日演变特征相似,但可以较好地解析TS为0的预报评分,解析后的新评分与预报员和公众的心理预期更为接近。      

2007年6月7日大暴雨定量降水精细化临近预报初步探讨

通过利用多普勒雷达资料、运用交叉相关法计算大面积稳定降水回波的移速,用外推法尝试做未来1~2小时定量降水的精细化预报,经检验,1h定量降水预报效果较好,2h定量降水预报在降水回波较稳定时,仍有一定的效果。     

动力延伸预报产品在辽宁短期气候预测中的释用

基于1961～2000年辽宁53个测站40 a逐年的月气温距平和月降水距平百分率资料,根据EOF(经验正交函数)展开的空间特征向量分布特征,将前3个主要特征向量时间系数作为预报量,将500 hPa高度场的高度距平、地转涡度作为预报因子,利用多元统计回归分析,建立了一套定点、定量预测辽宁各月气温与降水量的数学模型。利用该模型对2001~2005年辽宁53个测站的月气温距平和月降水距平百分率进行逐月预报试验。结果表明:对气温和降水量的趋势预报的评分均比较好,有87%以上的月气温距平预测结果的评分超过66.0分,各月的平均Ps评分均高于66.0分,年平均为75.5分或以上,总平均为83.1分;有70%的月降水距平百分率预测结果的Ps评分超过60.0分,各月的平均Ps评分都高于53.0分,年平均为58.0分以上,总平均为66.5分。但对异常气候的预测效果不明显。     

基于雷达外推临近预报和中尺度数值预报融合技术的短时定量降水预报试验

为克服目前中尺度数值模式在对流尺度定量降水短时预报方面的不足,弥补基于“外推”的临近预报技术在2h以上定量降水预报能力方面的缺陷,研究设计了一种基于“外推”临近预报技术和中尺度数值模式的定量降水预报(QPF)融合技术方案,并进行了试验应用.该方案首先基于雷达探测和自动气象站观测的定量降水估计(QPE)结果,对中尺度数值模式输出的定量降水预报在谱空间进行相位校正,分析计算出数值预报和观测的偏差,导出一个附加的数值预报校正场;其次,根据数值预报校正场满足一定时间变化分布的特征,调整相应时段的数值预报降水区域和强度;最后,利用双曲正切线权重函数,对校正后的数值模式定量降水预报和基于临近预报技术的定量降水预报进行融合,融合权重根据典型环流特征动态变化.融合后的定量降水预报在前1-2h表现出主要依赖“外推”临近预报结果,之后随着融合权重的变化,数值预报对融合结果的贡献逐渐加大,直至融合后5-6h占主导地位.通过对京津冀地区2011年夏季5个及2012年夏季2个典型强降水个例的80次预报试验及其检验,表明融合后的0-6h定量降水预报结果改进较为明显,总体优于单独的临近预报技术或者中尺度数值预报模式的结果.     

DERF2.0模式对贵州延伸期、月预测质量对比分析

利用2014—2016年第二代月动力延伸预测模式业务系统(DERF2. 0)直接输出及预报员预报的贵州省气温和降水预报数据、贵州省84站观测数据,采用Ps、Cs和Zs 3种评分方法评估了DERF2. 0对贵州月气温、降水和月内强降水过程的预测性能,并与预报员业务值班发布的预报质量进行对比分析,系统性地对DERF2. 0产品在延伸期/月尺度的预测效果进行检验评估。结果表明:DERF2. 0月预测产品总体上对贵州气温的预测性能优于降水,气温偏高预测的可参考性高于其对气温偏低的预测。DERF2. 0预报月气温的Ps评分较预报员略高,月降水较预报员略低,总体来看DERF2. 0月预测效果较预报员综合预报略差且预报性能较不稳定。预报员预测数据的Zs和Cs评分总体高于DERF2. 0预测数据,但DERF2. 0预测数据的Zs和Cs评分较预报员逐年提高,尤其在整个雨季时段较为明显。DERF2. 0对主汛期(6—8月)的预报准确率较整个雨季期(4—10月)略高。     

哈尔滨市短时临近预报业务系统

从短时临近预报业务系统流程、地面要素加密信息收集显示、多普勒雷达预警信息和预报指标、重大灾害性短时临近预报的气象要素信息／预警信息／预报指标及物理量、不稳定指数预警信息／预报指标及合拼显示、卫星云图降水／冰雹估计、3h降水／温度预报方法、短时临近预报编辑系统设计等方面，阐述了哈尔滨市短时临近预报业务系统的建设过程，由此揭示短时临近预报业务开展的方式和方法。     

西北太平洋(含南海)热带气旋路径集成预报分析

基于2004—2009 年中国中央气象台、日本气象厅、美国联合台风警报中心、欧洲中心对西北太平洋和南海编号热带气旋主客观预报资料,利用算术平均、多元回归以及历史平均误差等三种集成方法,建立了热带气旋路径集成预报业务化系统。通过2007—2009 年的业务运行结果分析发现,欧洲中心客观预报参与的24、48 和72 h 集成比主观预报三个成员集成预报水平分别提高约2%、3%～5%和3%～5%,减小误差2.5 km左右、6～9 km 和10～12 km。技巧分析发现,24～72 h 集成预报有正技巧,多元回归集成技巧相对稍低,而算术平均和以各成员平均误差的平方倒数为权重系数的集成技巧对于各集成成员来说技巧差异不大。96 h 集成预报对欧洲中心的客观预报没有正技巧。      

OPERATIONAL ENSEMBLE FORECASTING AND ANALYSIS OF TROPICAL CYCLONES OVER THE WESTERN NORTH PACIFIC (INCLUDING THE SOUTH CHINA SEA)

Based on the tropical cyclone data from the Central Meteorological Observatory of China, Japan Meteorological Agency, Joint Typhoon Warning Center and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） during the period of 2004 to 2009, three consensus methods are used in tropical cyclone （TC） track forecasts. Operational consensus results show that the objective forecasts of ECMWF help to improve consensus skill by 2%, 3%-5% and 3%-5%, decrease track bias by 2.5 kin, 6-9 km and 10-12 km for the 24 h, 48 h and 72 h forecasts respectively over the years of 2007 to 2009. Analysis also indicates that consensus forecasts hold positive skills relative to each member. The multivariate regression composite is a method that shows relatively low skill, while the methods of arithmetic averaging and composite （in which the weighting coefficient is the reciprocal square of mean error of members） have almost comparable skills among members. Consensus forecast for a lead time of 96 h has negative skill relative to the ECMWF objective forecast.     

天气预报评分方法评述

本文按定性预报、百分率预报和形态预报3类预报形式，分别概述了常用的验证评分方法。提出了预报评分方法应遵循的7条准则，并以此为依据，针对强对流天气等小概率事件的预报，讨论了各种评分方法的适用性。最后，对各类预报形式的验证评分，提出了最佳的方案。     

兰州市空气质量预报系统结构及效果检验

文中从潜势预报、浓度预报、统计预报和数值预报 4方面介绍了兰州市空气质量预报业务系统的研究方法和结构特点。对 2 0 0 1年 4～ 10月兰州市空气质量预报与日报 (实况 )进行了分析研究 ,结果表明 ,该系统对兰州市空气质量预报有较强的预报能力 ,适用于兰州市空气质量预报业务。     

一种集成预报技术——最优调合法

为使多种方法的预报结果集成一个优化的预报,作者提出了一种称为最优调合法的集成预报技术。该技术既考虑了持续性预报又考虑了预报方法所具有的系统性误差。首先运用多种方法建立多年试报数据集,随后对数据集构建线性模型,用此模型对我国汛期（６～８月）降水场进行了试验,证明最优调合法能显著提高预报技巧,但其效果有明显的年际差别     

OTS、MOS和OMOS方法及其优化组合应用于72 h内逐3 h降水预报的试验分析研究

开展了夏半年72 h内逐3 h降水预报试验,针对ECMWF模式预报、基于ECMWF的模式输出统计(MOS)预报、纳入超前空间实况信息的OMOS预报,以及三种预报的最优TS评分订正(OTS)预报,对比分析预报效果,探讨一种多方法结合能够提供良好预报性能的3 h定量降水预报技术方案。结果表明:在短期预报中,MOS预报与OTS订正相结合的MOSOTS综合预报方法的预报性能最好,而且MOS-OTS方法的3 h强降水预报与业务运行的城镇指导预报中融合主客观预报的降水预报相比,也具有一定优势;而在临近3 h预报中,则OMOS预报与OTS订正相结合的OMOS-OTS综合预报方法最优,3 h内0.1、3和10 mm以上降水的TS评分最高,比原始模式预报分别提高73%、198%和483%,Bias评分接近于1,在夏半年的逐日晴雨预报中,OMOS-OTS方法在大部分日期都稳定优于MOS-OTS预报和城镇指导预报。     

ECMWF集合预报统计量产品在重庆降水预报中的检验与分析

利用ECMWF集合预报降水资料和重庆市自动站降水资料,运用晴雨、TS评分、预报偏差等检验方法对重庆地区2014—2016年ECMWF集合预报降水产品在短期时效的预报性能进行检验分析。结果表明:最小值的晴雨预报准确率最高。对于TS评分检验,小雨量级可优先参考最小值、10%分位数和融合产品,中雨量级参考平均数和概率匹配平均,大雨和暴雨量级分别参考75%分位数和90%分位数。对于预报偏差检验,小雨量级可优先参考最小值、Mode,中雨量级参考融合产品、中位数,大雨量级参考控制预报、融合产品,暴雨量级参考90%分位数。对于百分位值预报产品和概率预报产品,小雨量级可参考5%～10%分位数和80%～90%概率预报产品,中雨量级可参考45%～55%分位数和40%概率预报产品,大雨量级可参考70%～80%分位数和20%概率预报产品,暴雨量级可参考90%～95%分位数和10%概率预报产品。     

COMPARATIVE EXPERIMENTS OF DYNAMICAL FORECAST AND STATISTICAL FORECAST*

After analyzing the advantages and disadvantages of dynamical system and statistical system.some simple models with the equations of Lorenz system and auto-regresslon model have been respectively set up,and comparative experiments conducted.The result of the research demonstrates that in chaotic parametric domain,the accuracy of statistical forecast is higher than that of dynamical forecast,while in non-chaotic parametric domain,dynamical forecast is more accurate than statistical forecast.     

ECMWF 850hPa风场对长江流域强降雨预报能力的检验

利用ECMWF850hPa风场模式的24，48，72小时风场预报格点资料和风场实况资料，对1998年6－8月长江流域出现的13次致洪暴雨，大暴雨天气 850hPa风场和500hPa,850hPa上暴雨的影响天气系统进行了预报能力的分析检验，所得结果有利于数值预报产品的释用和实时预报业务的订正使用，以提高暴雨预报能力。